基于多信息融合的跨区域AI轨迹追踪方法

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基于多信息融合的跨区域AI轨迹追踪方法
申请号:CN202510668316
申请日期:2025-05-23
公开号:CN120599532B
公开日期:2025-10-28
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于多信息融合的跨区域AI轨迹追踪方法,具体涉及信息融合技术领域;通过从多个时间段内的视频监控、GPS和传感器数据中提取目标的行为模式特征及数据采集环境特征;基于这些特征为各时间段的特征匹配算法分配准确性权重,通过加权平均得到整体的算法识别准确性指数;将识别准确性指数与预设阈值进行对比,自动划分为准确识别和不准确识别,对于准确识别的数据,输入自适应学习机制优化系统参数,而对于不准确识别的数据,则通过分析偏差情况动态调整识别参数,进一步优化特征匹配算法,从而降低误判和错追踪的风险,防止无关人员误入监控路径,同时防止系统基于错误数据进行自适应学习,确保追踪的准确性和一致性。
技术关键词
特征匹配算法 轨迹追踪方法 指数 数据采集环境 多信息 时间段 机器学习模型 多源异构数据 协方差矩阵 频率 优化系统参数 信息融合技术 表达式 视频监控数据 预测误差 特征值 特征提取方法
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